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基于Kinect的室内场景三维重建的中期报告
一、项目介绍：
基于Kinect的室内场景三维重建是一项利用深度传感器进行室内场景数据采集，并以此生成三维模型的项目。本项目的目标是实现一种简便、快速、低成本的室内场景三维重建方法，便于普通用户使用。
二、已完成工作：
1.确定项目目标，拟定项目计划；
2.完成项目基础代码框架的设计；
3.实现Kinect深度图像采集、图像预处理、稠密重建等基本功能。
三、正在进行的工作：
1.优化图像预处理算法，提高图像质量和准确性；
2.实现基于深度学习的物体识别和分割功能，方便模型编辑和建模；
3.完成三维模型实时渲染和交互功能。
四、计划下一步工作：
1.完成算法优化和物体识别分割功能；
2.实现简单的三维模型编辑工具；
3.完成实时渲染和交互功能；
4.完善项目文档及其它相关文档。
五、遇到的问题及解决方案：
1.向一些附加的噪声和深度传感器本身的一些限制，预处理后的图像质量与准确性需要进一步提高；通过对算法进行修改优化，有效地提高了图像质量和准确性；
2.需要对比不同深度学习算法的实际效果与运行速度，并决定选择哪种算法；
3.实现实时渲染和交互功能需要优化代码性能和提高系统稳定性，此项工作需要更进一步的研究和优化。
六、项目进度和预期成果：
目前项目已经完成了基本功能的开发和一些算法的优化工作，在接下来的工作中，我们将继续优化和完善算法，并逐步实现更高精度、更高效的室内场景三维重建方法。最终，预期能够实现一个简单易用、成本低廉、效果良好的室内场景三维重建工具。